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J-GLOBAL ID：201702252729004810   整理番号：17A1626389

一般化位相回復問題のための勾配降下アルゴリズムの大域的収束性について【Powered by NICT】

On global convergence of gradient descent algorithms for generalized phase retrieval problem

著者 (3件)： Li Ji (Beijing Computational Science Research Center, Beijing, 100193, China) ,  Zhou Tie (LMAM, School of Mathematical Sciences, Peking University, Beijing, 100871, China) ,  Wang Chao (LMAM, School of Mathematical Sciences, Peking University, Beijing, 100871, China)
資料名： Journal of Computational and Applied Mathematics  (Journal of Computational and Applied Mathematics)
巻： 329  ページ： 202-222  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0152A  ISSN： 0377-0427  CODEN： JCAMDI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,一般化位相回復問題:測定y R=<a,x>2,R=1 2,...,mからの信号x∈Cnを回収するためにを研究した。問題は最小二乗最小化問題として再定式化することができた。費用関数は非凸であるが,ランダム初期化から勾配降下アルゴリズムの大域的収束を研究し,mが十分に大きい。スペクトル初期からの局所収束の既知の結果を改善した。信号xが実数値と,費用関数は{±x}溶液近傍の局所凸であることを証明した。勾配降下を加速するために,著者らは正確な直線探索ステップサイズを持ついくつかの効率的線探索法をレビューし,適用した。も直線探索法と代替投影法の比較数値研究を行った。数値シミュレーションは,他のアルゴリズムよりもLBFGSアルゴリズムの優れた能力を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： スペクトル ,  定式化 ,  *位相回復 ,  凸形 ,  最小二乗法 ,  実数 ,  最小化問題 ,  *アルゴリズム ,  費用関数
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  数値研究 ,  探索法 ,  ステップサイズ ,  直線探索 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 位相回復 ,  勾配降下 ,  大域収束性 ,  LBFGS ,  局所凸性

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 一般化 ,  位相回復 ,  問題 ,  勾配 ,  降下 ,  アルゴリズム ,  収束性